Abbinamento di nomi fuzzy a prova di privacy nella finanza

Oggi, le istituzioni finanziarie dipendono molto dai dati per operare in modo efficiente, migliorare i servizi e prevenire crimini come le frodi. Condividere dati tra diverse parti di un'azienda o tra diverse organizzazioni può aiutare a prendere decisioni rapide e informate, soprattutto quando si tratta di rilevare problemi come il riciclaggio di denaro. Tuttavia, le regole sulla Privacy possono rendere difficile per queste organizzazioni condividere dati liberamente. Per affrontare questo problema, le tecnologie che proteggono la privacy stanno diventando sempre più utilizzate, consentendo alle aziende di raccogliere informazioni mantenendosi entro i confini legali.

Questa discussione si concentra su una situazione in cui le normative impediscono a una parte di condividere informazioni su specifici conti con un'altra parte, sia essa interna o esterna. Questo è particolarmente difficile perché i nomi dei titolari dei conti possono essere registrati in modi diversi in diversi set di dati. Viene proposto un nuovo approccio per il matching sicuro di nomi imprecisi che utilizza tecniche di crittografia avanzate per proteggere la privacy durante il confronto dei nomi tra set di dati di diverse istituzioni.

#La Necessità di Privacy nella Condivisione dei Dati

Le organizzazioni finanziarie devono districarsi tra le normative sulla privacy dei dati mentre forniscono servizi in modo efficiente. Condividere le informazioni dei clienti è essenziale per operazioni come la rilevazione di frodi e il contrasto al riciclaggio di denaro. Tuttavia, diverse normative limitano come questi dati possono essere condivisi, soprattutto oltre i confini.

I metodi esistenti, noti come Private Set Intersection (PSI) e fuzzy PSI, aiutano le organizzazioni a trovare corrispondenze esatte e simili senza divulgare informazioni sensibili l'una all'altra. Questi metodi coinvolgono tipicamente due passaggi principali: raggruppare insieme elementi simili e poi abbinarli per trovare possibili corrispondenze.

#Sfide nel Matching dei Nomi

Abbinare i nomi è difficile perché possono essere registrati in molti modi diversi. Un nome singolo potrebbe non avere una scrittura standard, rendendo più complicato identificare la stessa persona attraverso diversi set di dati. Ad esempio, i nomi "Mary Janes" e "Marie Jones" potrebbero rappresentare persone diverse piuttosto che errori di battitura.

Per affrontare questi problemi, le organizzazioni utilizzano un metodo chiamato risoluzione delle entità, che aiuta a identificare record che si riferiscono alle stesse persone nel mondo reale. Questo processo è cruciale per la gestione dei dati ed è applicabile in vari settori, come finanzia e sanità.

Nel settore finanziario, le variazioni nel modo in cui i nomi dei clienti sono registrati possono comportare ritardi e un maggiore sforzo necessario per identificare e verificare i conti dei clienti. Questo non solo influisce sull'efficienza, ma può anche portare a attività fraudolente, dove un cliente potrebbe usare variazioni di nome per sfuggire ai sistemi di sicurezza.

#Soluzioni Esistenti e Limitazioni

Tradizionalmente, le tecniche di collegamento dei record si basano su identificatori unici per il confronto tra set di dati. Tuttavia, i metodi di matching fuzzy utilizzano funzioni di prossimità per valutare le somiglianze tra i record. Questi approcci coinvolgono spesso tecniche crittografiche per garantire la privacy dei dati.

I metodi esistenti di matching fuzzy generalmente comportano due fasi di operazione: blocco e matching. Anche se il Locality Sensitive Hashing (LSH) è comunemente usato in questi metodi per migliorare l'efficienza, non offre protezione intrinseca della privacy. Pertanto, sono necessarie misure di sicurezza formali per mantenere i dati privati.

Studi recenti hanno proposto vari approcci per il matching fuzzy dei nomi utilizzando tecniche di Secure Multi-Party Computation (SMPC). Tuttavia, queste soluzioni spesso espongono gli elementi di matching a entrambe le parti e comportano alti costi di comunicazione. Questo può essere problematico in scenari in cui la privacy è fondamentale.

#Il Nostro Metodo Proposto

Il metodo proposto introduce un nuovo schema di protezione della privacy che utilizza tecniche di crittografia avanzate per facilitare il matching fuzzy dei nomi assicurando che le informazioni sensibili rimangano riservate. Questo approccio utilizza la crittografia completamente omomorfica insieme al Locality Sensitive Hashing per consentire la condivisione di dati importanti senza compromettere la privacy.

La crittografia omomorfica consente di eseguire calcoli sui dati crittografati senza bisogno di decrittarli. Questo è particolarmente utile in scenari con rigide normative sulla privacy, poiché minimizza il rischio di esporre informazioni sensibili.

Inoltre, incorporiamo un meccanismo di Clustering per ottimizzare l'efficienza del processo di matching. Il clustering aiuta a ridurre lo spazio di ricerca complessivo, portando a confronti di nomi più rapidi ed efficienti.

#Contributi Chiave

1. Nuovo Schema di Matching: Lo schema proposto combina somiglianze coseno crittografate con il metodo MinHash per facilitare ricerche approssimative senza rivelare l'identità di nessuna delle parti.

2. Migliore Praticità: Introducendo il clustering basato sulla somiglianza coseno, lo schema riduce il tempo necessario per la ricerca e migliora le prestazioni mantenendo la precisione.

3. Valutazione Approfondita: Il metodo è testato utilizzando vari set di dati e i risultati mostrano miglioramenti significativi nell'efficienza comunicativa e computazionale.

#Come Funziona lo Schema

Lo schema coinvolge una serie di passaggi che garantiscono che entrambe le parti possano eseguire il matching fuzzy dei nomi in sicurezza senza rivelare informazioni sensibili.

1. Codifica del Dataset: Entrambe le organizzazioni iniziano codificando i loro set di dati usando il metodo MinHash, che genera firme uniche per i nomi.

2. Condivisione Sicura: L'organizzazione richiedente crittografa le proprie query e le condivide con l'organizzazione che risponde.

3. Clustering: L'organizzazione che risponde raggruppa i propri dati in cluster in base alla somiglianza delle loro firme MinHash. Questo riduce il numero di confronti necessari durante il processo di matching.

4. Matching Crittografato: L'organizzazione che risponde esegue i calcoli necessari sui dati crittografati e restituisce i risultati all'organizzazione richiedente senza divulgare alcuna informazione riservata.

5. Decodifica dei Risultati: L'organizzazione richiedente decripta i risultati per determinare se ci sono potenziali corrispondenze.

#Analisi delle Prestazioni

Per valutare l'efficacia dello schema proposto, è essenziale esaminare le sue prestazioni in termini di velocità, accuratezza e costi di comunicazione.

• Velocità: L'approccio di clustering riduce significativamente i tempi di ricerca restringendo il dataset. Questo consente un'identificazione più rapida di potenziali corrispondenze.

• Accuratezza: Sebbene il clustering possa ridurre leggermente il richiamo, mantiene un'alta precisione, il che significa che quando viene trovata una Corrispondenza, è probabile che sia accurata.

• Costi di Comunicazione: I costi di comunicazione sono drasticamente ridotti rispetto ai metodi che non utilizzano il clustering, rendendo il processo più efficiente e conveniente.

#Studio Sperimentale

Vengono condotti più esperimenti per valutare lo schema utilizzando diversi set di dati. Ad esempio, un esperimento valuta le prestazioni su un dataset di registrazioni elettorali mentre un altro si concentra su cataloghi di biblioteche. Metriche come accuratezza, precisione, richiamo e punteggi F1 vengono calcolate per valutare l'efficacia dell'approccio.

I risultati mostrano che con i giusti parametri, lo schema proposto offre livelli elevati di precisione e richiamo, indicando che il metodo di matching fuzzy dei nomi è efficace anche con variazioni nei modi in cui i nomi sono presentati in diversi set di dati.

#Conclusione

Questo studio evidenzia l'importanza di mantenere la privacy dei dati mentre si consente un matching dei nomi efficiente tra set di dati. Il metodo proposto bilancia la conformità alle normative con la necessità di velocità e accuratezza nell'elaborazione dei dati, rendendolo uno strumento prezioso per le istituzioni finanziarie e altre organizzazioni che gestiscono informazioni sensibili.

Il lavoro futuro espanderà queste scoperte per migliorare ulteriormente i tassi di richiamo, adattare lo schema a diversi tipi di dati ed esplorare ulteriori tecnologie per il potenziamento della privacy per supportare operazioni sicure in vari settori.

L'integrazione di questi metodi non solo garantisce la conformità alle normative sulla privacy, ma migliora anche l'efficienza complessiva delle operazioni sui dati in ambienti sensibili.